Avinash大神评多渠道归因模型(大神简直萌炸)

来源:TrueMetrics    发布时间:2019-01-22 06:38:58
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触脉导读:有关归因分析的重要性已不需赘述。今天为响应大家的召唤,小编为大家带来Avinash大神对不同的归因模型的全新视角的解读。

在分析(包括所有的分析、大数据、超大量数据!)中几乎没有比多渠道归因模型更复杂的了。
当你阅读完本篇文章,当你再次见到不同的归因模型你就会知道哪个是那个不招待见的“bad boy”。即使这个模型远远达不到完美的标准,但是你会知道如何高效使用优质的归因模型。
    
    以下为本文的大纲:
~ 3个独特的归因难题
~ 多渠道归因模型
  1. 最终互动归因模型
  2. 最终非直接点击互动模型
  3. 最终Adwords点击归因模型
  4. 首次互动归因模型
  5. 线性归因模型
  6. 根据位置模型
  7. 自定义归因模型
~ 多渠道归因分析
~ 小结,5个小技巧



3个独特的归因难题

在之前发布的一篇博文中——Multi-Channel Attribution: Definitions, Models and a Reality Check(文章链接:http://www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-definitions-models/),我大概描述了三种不同的归因上的难题。这三种难题如下:

跨渠道(线上线下)归因:指受到线上市场营销和广告对线下行为的影响的归因是个难题。

多渠道跨屏归因:是指将转化的价值按比例精确归因到市场营销活动和投放在不同设备(台式机、手提电脑、移动端、电视)上的广告是一个难题。

线上跨渠道归因:是指把某一次转化(或者多次转化)的价值分配给各个数字营销渠道(社交、展示广告、YouTube、引荐来源、电子邮件、搜索、其他)是一个难题。

在本文中,会对线上跨渠道归因进行详细介绍。如上图所示,我们在社交、直接来源、搜索和引荐上都有投资,最后是由引荐流量带来了767个转化。但是我们该如何将转化的价值正确的分别归因于以上这些渠道呢?

多渠道归因模型
在Google Analytics中有一个免费工具叫做模型对比工具,这个工具非常棒,它可以让你将转化涉及到的所有渠道进行归因(包括宏观和微观的转化)。你可以在一张视图中同时看到三种模型呈现的结果。

比如说,现在我们可以用线性归因模型代替最终互动归因模型:
那我现在要做的就是看上图中表格的最后一列中的绿色和红色的小箭头,进而据此指导我调整预算吗?没错!

那我的展示广告的CPA(Cost Per Acquisition)不是201美元,而是155美元吗?没错!

这简直太棒了!

现在……我要说些煞风景的话了。

这个工具确实不错,如果使用了正确的模型,你不仅可以将转化的功劳分配到多个接触点上,而且还可以了解到这对CPA的影响。你甚至还可以根据上图中表格的最后一列数据来平衡你的投资组合。

但是在这个环节中最容易出问题的步骤就是你选择的归因模型。你从数据中获得的建议的质量高低取决于你使用的模型是否合适。考虑到这一点,让我们来了解以下在Google Analytics中的标准模型(以及一些高端分析或者归因分析工具)。


现在用上图的转化路径作为参考,来了解不同的归因模型之间的区别。

1
最终互动归因模型
这是在所有的web分析工具中都会有的标准归因模型。从上图中你可以发现这个模型有多二(小编:对你没看错,就是你理解的那个二)。如果767个人都是像之前的转化路径那样发生转化,就把所有的转化价值归功于直接流量明显是不合理的。

在整个转化过程中,包括社交、直接来源、和引荐流量。所以我们应该用其他一些方法来确定这些渠道在整个转化过程中的价值。

从过往历史上看,所有使用最终互动归因模型的工具,都是因为他们没有能力做“以人为中心”的分析。现在,这些问题都解决了。

2
最终非直接点击互动模型
最终非直接点击模型会忽略直接流量,并将 100% 的转化价值归功于客户在进行购买或转化之前点击访问的最后一个渠道。这些渠道是指除了直接来源之外的所有渠道。这很明显就是低估了直接来源流量的价值,并且认为直接流量无法带来转化。在本文的案例中,如果使用最终非直接互动归因模型的话,就会将所有的功劳归功于引荐流量。

这显然是不精确的。如果访客是因为记住了你的URL,将其输入地址栏后访问呢?如果访客在完成转化之前的一段时间内还观看过你的促销信息或者看过其他的相关广告,那基于这个访客的转化路径,这两个节点难道就不应该获得转化功劳吗?

3
最终Adwords点击归因模型
我评价这个归因模型的用词可能会比较刻薄…所以我决定闭嘴。
这个模型极度的缺乏价值。我说完了。我善良吧。(小编:大神好萌哈哈哈

4
首次互动归因模型
这个模型其实就是和最终互动归因模型相反,不是将发生转化的所有的功劳给最后一次互动,而是分配给了第一次互动。

这个归因模型的逻辑就好比是,虽然我娶了我老婆,但是还是要把所有的功劳都给我初恋的那个妹子一样。这没有任何意义嘛,对吧~?如果第一个就很赞,我为什么又会需要第二个、第三个…最后才找到最完美的人呢~?——呃,我的意思是,流量来源渠道。

我觉得这个模型只在一种情况下是有效的,就是这个访客在到达你的落地页后立刻就产生了购买行为(比如说冲动型消费)。


来源:http://www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-modeling-good-bad-ugly-models/#attributionmodels
小编有话说
鉴于本篇原稿灰常长,为了避免大家阅读疲劳,小编决定分成两篇来写。不要太感动,我就是这么温柔体贴的人~大家关注Truemetrics公众号哦~周五会发大神评归因模型的第二篇


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